生物信息学方向

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生物信息学方向范文第1篇

关键词： 生物信息学 研究生教学 实践

1.引言

生物信息学（bioinformatics）是一门新兴的交叉学科，生物学与医学、数学、计算机科学是其中三个主要组成部分。生物信息学作为跨越生命科学和信息科学两大热点领域的学科，拥有蓬勃的生命力。面对人类基因组计划所产生的庞大的分子生物学信息，生物信息学的重要性已越来越突出，它无疑将会为生命科学的研究带来革命性的变革。［1］［2］国内外对生物信息学的人才需求也在激增。

目前，生物信息学在我国尚处于起步阶段，因为要进行生物信息学的研究，对人员要求很高，需要深厚的生物大分子结构和功能方面的背景知识，需要扎实的应用数学或统计学知识，还需要精通计算机，至少得具备三者之二。但实际情况是大部分从事生物学研究的人不熟悉计算机，而从事计算机科学的人员多数又缺乏对生物学的了解。尽管如此，生物信息学的教育在国内外高等院校及科研机构越来越普及。据不完全统计，我国超过30个高校或科研机构开设生物信息学专业课程。［3］这些研究与教育一般分散在多个系所属的多个专业中，如生命科学院（北京大学等）、计算机学院（哈尔滨工业大学等）、理学院（天津大学等），我校是由计算机学院开设全校公共课。不同学校根据自身的情况，在开设生物信息学这门课时，侧重点都不一样。如果由医学院的教师授课，则侧重点可能在致病基因的研究方面，［4］计算机专业教师授课则可能侧重于数据库的管理、查询等方面，［5］理学院的教师授课则可能侧重于生物信息学中的数学问题。笔者是计算机专业出身的，研究方向为图像处理与模式识别，所以主要从计算机和数学的角度去授课。另外，研究生教学又与本科生教学［6］不同，研究生教学更加应该注重培养学生的主动学习意识和综合能力。笔者将教学实践中的心得进行了初步的总结，以供商榷。

2.注重培养学生的学习兴趣

从培养学生的学习兴趣出发，在课堂教学过程中，充分利用丰富的网络资源，如图像、视频等。比如在介绍模式生物时，可以给出各种模式生物的图像；在介绍各种各样的生物数据库时，可以在课堂上现场上网登陆数据库，演示和介绍各个数据库的特点和使用方法等。研究生不同于本科生，本科生可能比较习惯于教师的灌输性教学，而研究生教学更加鼓励学生主动自觉地学习。这从“研究”一词的英文解释“re-search”――再（“re-”）探索（“search”）中也可以看出。教师在研究生学习过程中主要起引路的作用，而不可能手把手带着学生研究。生物信息学更是如此，它是一门新兴的交叉学科，很多理论和研究内容还不成熟，需要科学工作者不断地探索。因此，通过生动形象的启发式课堂教学，培养学生的学习兴趣，对学生以后的进一步研究有着重要的作用和意义。

3.注重培养学生的综合素质

在生物信息学的上课过程中安排几次学生的课堂报告。具体做法是：由教师或学生在国外重要期刊（如Bioinformatics）或会议上找与学生自身的研究方向比较相近的生物信息学方面的最新文献，然后几个学生一组共同针对某几篇文献进行阅读、理解，最后以报告的形式跟大家一起交流和讨论。在这个过程中，可以培养学生的如下几个方面的能力：

（1）搜寻资料的能力。现在网络非常发达，网络资源也非常丰富，如何从纷繁复杂的网络资源中找到自己所需的资料不是一件容易的事。学生可以通过学校购买的数据库进行查找适合自己的文献资料，也可以通过搜索引擎进行查找。通过这个过程，学生可以了解有哪些数据库可以利用，哪些网站资源比较丰富，以及选择什么关键词进行查找比较有效，等等。

（2）阅读外文文献的能力。学生在本科阶段一般没有读外文文献的习惯，而进入研究生学习阶段，为了了解和研究国际前沿领域，就必须阅读大量外文文献，毕竟国外的科技实力在很多方面还是处于领先位置的。给学生指定几篇优秀的外文文献进行阅读和理解，可以一定程度上锻炼学生阅读外文文献的能力。因为要想真正理解文献的内容，就必须对文献进行仔细认真的阅读和研究。

（3）团结协作的能力。每个课堂报告都是由几个学生共同参与完成的，在这过程中有组织协调和分工的问题，这需要大家共同努力，团结协作。团结协作在当今社会越来越被推崇，所以培养学生团结协作的能力对于他们以后进入社会很有帮助。从实际执行的情况看，效果还不错。比如有的学生数学基础好，他就负责理解文献中的公式和算法部分；有的学生计算机能力比较强，他就负责编程实现、课件制作等。

（4）口头表达的能力。课堂报告的最后陈述和讨论可以锻炼学生的口头表达能力。有的学生平时很少有作报告的机会，所以口头表达的能力得不到锻炼。本课程提供给学生一次口头表达能力锻炼的机会，让学生体会到如何组织报告内容、如何把自己理解的内容介绍给听众是比较有效的，是容易被大家理解和接受的。

4.理论与实践相结合，鼓励交叉性研究

为了做到学有所用，笔者从每个学生自身的研究方向出发，为每个学生指定与其研究方向相关的生物信息学方面的最新文献进行阅读和理解。鼓励学生进行跨学科切交叉性研究，将所学的生物信息学知识应用于实际的研究中，或者利用已掌握的知识促进生物信息学的研究。比如课堂上的计算机学院的学生有研究图像处理与模式识别的，就给他们安排一些生物图像处理、基因识别等方面的文献。这种交叉性的学习和研究，有可能激发学生的灵感，获得比较大的创新性成果。

5.结语

生物信息学课程教学的实践表明，学生经过这门课程的学习，学到了一定的内容，如对生物信息学这门课有了比较清楚的了解和认识、综合素质得到了一定的提高、找到了一些适合自己的研究切入点等。总的来说，教学效果不错，但还需要进一步探索，进一步完善。

参考文献：

［1］张阳德.生物信息学［M］.北京：科学出版社，2005：1-15.

［2］郝柏林，张淑誉.生物信息学手册［M］.上海：上海科学技术出版社，2002：1-10.

［3］许忠能.生物信息学［M］.北京：清华大学出版社，2008：8-17.

［4］曹骥，黎丹戎.浅谈医学生物信息学的教学模式［J］.广西医科大学学报，2007，（24）：122-123.

生物信息学方向范文第2篇

关键词：生物信息学；课堂研讨；案例分析

作者简介：刘伟（1979-），女，辽宁铁岭人，国防科技大学机电工程与自动化学院，讲师；张纪阳（1979-），男，湖南泌阳人，国防科技大学机电工程与自动化学院，讲师。（湖南?长沙?410073）

中图分类号：G642.0?????文献标识码：A?????文章编号：1007-0079（2012）23-0060-02

21世纪是生命科学的世纪，生物技术飞速发展，生物学数据大量积累。而生物信息学正是在这种大背景下蓬勃兴起的交叉型学科，旨在用信息学方法解决生物学问题。为了培养复合型人才，大力发展交叉学科，国防科技大学（以下简称“我校”）近年来面向全校理工科研究生开设了“生物信息学”选修课程。

“生物信息学”作为新兴的交叉学科，具有融合性、发展性和开放性的特点。[1]融合性是指生物信息学涉及的生物、计算机、数学等多个学科的交叉与融合。从20世纪90年代到现在，该学科发展非常迅速，研究热点发生了数次改变。开放性是指该学科存在大量有待探索和研究的新问题。这些特点一方面为课堂教学提供了大量的主题和素材，一方面也对授课方式提出了较高的要求。经过认真分析，选定研讨式教学作为该课程的主要授课方式。研讨式教学即研究讨论式教学，是将研究与讨论贯穿于教学的全过程。[2]在教师的具体指导下，充分发挥学生的主体作用，通过自我学习、自我教育、自我提高来获取知识和强化能力培养。[3]通过确立教学目标，精心设计和组织教学内容，在实践中贯彻研讨式教学理念和方法，在生物信息学课程中对研讨式教学模式进行了理论探索和实践创新。

一、教学目标的确立

合理的课程目标与定位是决定课程建设成败和教学效果的基础，其主要依据是人才培养需求和授课对象的实际情况。首先，教学对象是研究生，已具备一定的自主学习和创新思维的能力。教师不仅要传授知识，而且要讲解基本的研究方法，让学生具备独立思考问题、分析问题和解决问题的能力。其次，作为军校学生，以后从事的工作可能涉及很多学科方向，展现如何针对一门新的学科方向进行研究的整体思路显得很有意义。最后，考虑到学生不同的知识背景，对于各部分内容的理解程度不同，必须兼顾不同的专业方向，让每个学生都能有所收获。因此，确立教学目标为：介绍生物信息学的基本概念和方法，通过案例分析展现科学研究的基本方法和实践过程。

二、教学内容的设计和组织

1.教学内容的总体设计

确定了教学目标之后，需要对课程的教学内容进行总体设计。参考国内外多所高校的相关课程设置，如北京大学的“生物信息学导论”、中科大的“生物信息学”、中科院的“生物信息学与系统生物学”和MIT的“Bioinformatics and Proteomics”等，发现这些课程主要是针对生物专业的学生开设，侧重于方法学介绍。而我校学生大部分是工科背景，对于统计和机器学习方法有一定基础，重点是了解相关的生物学问题，并应用已有的工科知识去分析和解决这些问题。同时，随着生物信息学的快速发展，研究领域不断扩大，有必要展现该学科的最新进展。

因此，课程内容总体设计上以生物学问题为主线，结合最新的研究成果，对各种计算方法的应用过程进行深入和细致的讲解。在介绍生物信息学的研究现状和生物学基础知识之后，分多个专题详述生物信息学最新的研究进展，各专题在内容上相互衔接，由浅入深，以便学生理解和接受。以问题为导向的课程设计对于启发学生思考，积极参与课堂研讨具有重要作用。

进一步，为了突出部分重点专题及其分析方法，采用案例分析课的形式，针对一些重要问题进行深入探讨。鼓励学生应用所学知识，结合自身的专业背景，通过积极地思考和讨论提出相应的解决方案。案例选择为教师有一定研究基础的开放性问题，一方面介绍已有的研究成果，一方面结合教师的研究体会，通过积极讨论拓展新的研究思路。案例分析课有助于学生更多地参与课堂研讨，对于知识的综合应用和科学研究过程产生切身体会。

2.教学内容的组织

研讨式教学的关键是调动学生的积极性，鼓励学生踊跃地参与课堂讨论，提出自己的观点。通过集中备课，学习和吸取老教师的成功经验，总结调动学生积极性的基本要素，对授课内容进行了认真的组织和编排。

（1）重点突出，详略得当。由于生物信息学涵盖内容非常丰富，有必要对课程内容进行取舍，在保证知识面的基础上，突出授课的重点。减少或删除重要性较低的部分，采用图片和动画等形式对重要的知识点加以强调，以深化学生的理解。只有学生对重点内容理解透彻，才能激发出浓厚的学习兴趣，积极参与课堂研讨，碰撞出智慧的火花。

（2）新颖有趣，实例丰富。在课程内容上应充分体现知识性和趣味性，以丰富的实例展现生物信息学中基本的概念和方法。学生往往关注与日常生活休戚相关的内容，期望能用所学知识解释常见现象，因此实例选择应贴近生活体验。课件中准备了大量的实例，例如，在讲完构建进化树之后，举例说明为什么人类的祖先是从非洲走出来的；在生物代谢一章，通过卖火柴的小女孩的故事阐释生物代谢过程的高效性；在蛋白质结构部分，讨论为什么湿着头发睡觉，头发容易变翘。通过实例分析，增加学生对于所学知识的理解和参与课堂研讨的积极性。

生物信息学方向范文第3篇

 

关键词： 生物信息学 农业研究领域 应用

“生物信息学”是英文单词“bioinformatics”的中文译名，其概念是1956年在美国田纳西州gatlinburg召开的“生物学中的信息理论”讨论会上首次被提出的［1］，由美国学者lim在1991年发表的文章中首次使用。生物信息学自产生以来，大致经历了前基因组时代、基因组时代和后基因组时代三个发展阶段［2］。2003年4月14日，美国人类基因组研究项目首席科学家collins f博士在华盛顿隆重宣布人类基因组计划（human genome project，hgp）的所有目标全部实现［3］。这标志着后基因组时代（post genome era，pge）的来临，是生命科学史中又一个里程碑。生物信息学作为21世纪生物技术的核心，已经成为现代生命科学研究中重要的组成部分。研究基因、蛋白质和生命，其研究成果必将深刻地影响农业。本文重点阐述生物信息学在农业模式植物、种质资源优化、农药的设计开发、作物遗传育种、生态环境改善等方面的最新研究进展。

1.生物信息学在农业模式植物研究领域中的应用

1997年5月美国启动国家植物基因组计划（npgi），旨在绘出包括玉米、大豆、小麦、大麦、高粱、水稻、棉花、西红柿和松树等十多种具有经济价值的关键植物的基因图谱。国家植物基因组计划是与人类基因组工程（hgp）并行的庞大工程［4］。近年来，通过各国科学家的通力合作，植物基因组研究取得了重大进展，拟南芥、水稻等模式植物已完成了全基因组测序。人们可以使用生物信息学的方法系统地研究这些重要农作物的基因表达、蛋白质互作、蛋白质和核酸的定位、代谢物及其调节网络等，从而从分子水平上了解细胞的结构和功能［5］。目前已经建立的农作物生物信息学数据库研究平台有植物转录本（ta）集合数据库tigr、植物核酸序列数据库plantgdb、研究玉米遗传学和基因组学的mazegdb数据库、研究草类和水稻的gramene数据库、研究马铃薯的pomamo数据库，等等。

2.生物信息学在种质资源保存研究领域中的应用

种质资源是农业生产的重要资源，它包括许多农艺性状（如抗病、产量、品质、环境适应性基因等）的等位基因。植物种质资源库是指以植物种质资源为保护对象的保存设施。至1996年，全世界已建成了1300余座植物种质资源库，在我国也已建成30多座作物种质资源库。种质入库保存类型也从单一的种子形式，发展到营养器官、细胞和组织，甚至dna片段等多种形式。保护的物种也从有性繁殖植物扩展到无性繁殖植物及顽拗型种子植物等［6］。近年来，人们越来越多地应用各种分子标记来鉴定种质资源。例如微卫星、aflp、ssap、rbip和snp等。由于对种质资源进行分子标记产生了大量的数据，因此需要建立生物信息学数据库和采用分析工具来实现对这些数据的查询、统计和计算机分析等［7］。

3.生物信息学在农药设计开发研究领域中的应用

传统的药物研制主要是从大量的天然产物、合成化合物，以及矿物中进行筛选，得到一个可供临床使用的药物要耗费大量的时间与金钱。生物信息学在药物研发中的意义在于找到病理过程中关键性的分子靶标、阐明其结构和功能关系，从而指导设计能激活或阻断生物大分子发挥其生物功能的治疗性药物，使药物研发之路从过去的偶然和盲目中找到正确的研发方向。生物信息学为药物研发提供了新的手段［8，9］，导致了药物研发模式的改变［10］。目前，生物信息学促进农药研制已有许多成功的例子。itzstein等设计出两种具有与唾液酸酶结合化合物：4-氨基-neu5ac2en和4-胍基-neu5ac2en。其中，后者是前者与唾液酸酶的结合活性的250倍［11］。目前，这两种新药已经进入临床试验阶段。tang sy等学者研制出新一代抗aids药物saquinavir［12］。pungpo等已经设计出几种新型高效的抗hiv-1型药物［13］。杨华铮等人设计合成了十多类数百个除草化合物，经生物活性测定，部分化合物的活性已超过商品化光合作用抑制剂的水平［14］。

现代农药的研发已离不开生物信息技术的参与，随着生物信息学技术的进一步完善和发展，将会大大降低药物研发的成本，提高研发的质量和效率。

4.生物学信息学在作物遗传育种研究领域中的应用

随着主要农作物遗传图谱精确度的提高，以及特定性状相关分子基础的进一步阐明，人们可以利用生物信息

学的方法，先从模式生物中寻找可能的相关基因，然后在作物中找到相应的基因及其位点。农作物的遗传学和分子生物学的研究积累了大量的基因序列、分子标记、图谱和功能方面的数据，可通过建立生物信息学数据库来整合这些数据，从而比较和分析来自不同基因组的基因序列、功能和遗传图谱位置［15］。在此基础上，育种学家就可以应用计算机模型来提出预测假设，从多种复杂的等位基因组合中建立自己所需要的表型，然后从大量遗传标记中筛选到理想的组合，从而培育出新的优良农作物品种。

5.生物信息学在生态环境平衡研究领域中的应用

在生态系统中，基因流从根本上影响能量流和物质流的循环和运转，是生态平衡稳定的根本因素。生物信息学在环境领域主要应用在控制环境污染方面，主要通过数学与计算机的运用构建遗传工程特效菌株，以降解目标基因及其目标污染物为切入点，通过降解污染物的分子遗传物质核酸 dna，以及生物大分子蛋白质酶，达到催化目标污染物的降解，从而维护空气［16］、水源、土地等生态环境的安全。

美国农业研究中心（ars） 的农药特性信息数据库（ppd） 提供 334 种正在广泛使用的杀虫剂信息，涉及它们在环境中转运和降解途径的16种最重要的物化特性。日本丰桥技术大学（toyohashi university of technology） 多环芳烃危险性有机污染物的物化特性、色谱、紫外光谱的谱线图。美国环保局综合风险信息系统数据库（iris） 涉及 600种化学污染物，列出了污染物的毒性与风险评价参数，以及分子遗传毒性参数［17］。除此之外，生物信息学在生物防治［18］中也起到了重要的作用。网络的普及，情报、信息等学科的资源共享，势必会创造出一个环境微生物技术信息的高速发展趋势。

6.生物信息学在食品安全研究领域中的应用

食品在加工制作和存储过程中各种细菌数量发生变化，传统检测方法是进行生化鉴定，但所需时间较长，不能满足检验检疫部门的要求，运用生物信息学方法获得各种致病菌的核酸序列，并对这些序列进行比对，筛选出用于检测的引物和探针，进而运用pcr法［19］、rt-pcr法、荧光rt-pcr法、多重pcr［20］和多重荧光定量pcr等技术，可快速准确地检测出细菌及病毒。此外，对电阻抗、放射测量、elisa法、生物传感器、基因芯片等［21-25］技术也是未来食品病毒检测的发展方向。

转基因食品检测是通过设计特异性的引物对食品样品的dna提取物进行扩增，从而判断样品中是否含有外源性基因片段［26］。通过对转基因农产品数据库信息的及时更新，可准确了解各国新出现和新批准的转基因农产品，便于查找其插入的外源基因片段，以便及时对检验方法进行修改。目前由于某些通过食品传播的病毒具有变异特性，以及检测方法的不完善等因素影响，生物信息学在食品领域的应用还比较有限，但随着食品安全检测数据库的不断完善，相信相关的生物信息学技术将在食品领域发挥越来越重要的作用。

生物信息学广泛用于农业科学研究的各个领域，但是仅有信息资源是不够的，选出符合自己需求的生物信息就需要情报部门，以及信息中介服务机构提供相关服务，通过出版物、信息共享平台、数字图书馆、电子论坛等信息媒介的帮助，科研工作者可快速有效地找到符合需要的信息。目前我国生物信息学发展还很不均衡，与国际前沿有一定差距，这需要从事信息和科研的工作者们不断交流，使得生物信息学能够更好地为我国农业持续健康发展发挥作用。

参考文献：

［1］yockey hp，platzman rp，quastler h.symposium on information.theory in biology.pergamon press，new york，london，1958.

［2］郑国清，张瑞玲.生物信息学的形成与发展［j］.河南农业科学，2002，（11）：4-7.

［3］骆建新，郑崛村，马用信等.人类基因组计划与后基因组时代.中国生物工程杂志，2003，23，（11）：87-94.

［4］曹学军.基因研究的又一壮举——美国国家植物基因组计划［j］.国外科技动态，2001，1：24-25.

［5］michael b.genomics and plantcells：application ofgenomics strategies to arabidopsis cellbiology［j］.philostransr soc lond b bio sci，2002，357（1422）：731-736.

［6］卢新雄.植物种质资源库的设计与建设要求［j］.植物学通报，2006，23，（1）：119-125.

［7］guy d

，noel e，mike a.using bioinformatics to analyse germplasm collections ［j］.springer netherlands，2004：39-54.

［8］郑衍，王非.药物生物信息学，化学化工出版社，2004.1：214-215.

［9］俞庆森，邱建卫，胡艾希.药物设计.化学化工出版社，2005.1：160-164.

［10］austen m，dohrmann c.phenotype—first screening for the identification of novel drug targets.drug discov today，2005，10，（4）：275-282.

［11］arun agrawal，ashwini chhatre.state involvement and forest cogovernance：evidence from the indianhmi alayas.stcomp international developmen.t sep 2007：67-86.

［12］tang sy.institutionsand collective action：self-governance in irrigation ［m］.san francisco，ca：icspress，1999.

［13］pungpo p，saparpakorn p，wolschann p，et a.l computer-aided moleculardesign of highly potenthiv-1 rt inhibitors：3d qsar and moleculardocking studies of efavirenz derivatives［j］.sar qsar environres，2006，17，（4）：353-370.

［14］杨华铮，刘华银，邹小毛等.计算机辅助设计与合成除草剂的研究［j］.计算机与应用化学，1999，16，（5）：400.

［15］vassilev d，leunissen j，atanassov a.application of bioinformatics in plant breeding［j］.biotechnology & biotechnological equipment，2005，3：139-152.

［16］王春华，谢小保，曾海燕等.深圳市空气微生物污染状况监测分析［j］.微生物学杂志，2008，28，（4）：93-97.

［17］程树培，严峻，郝春博等.环境生物技术信息学进展［j］.环境污染治理技术与设备，2002，3，（11）：92-94.

［18］史应武，娄恺，李春.植物内生菌在生物防治中的应用［j］.微生物学杂志，2009，29，（6）：61-64.

［19］赵玉玲，张天生，张巧艳.pcr 法快速检测肉食品污染沙门菌的实验研究［j］.微生物学杂志，2010，30，（3）：103-105.

［20］徐义刚，崔丽春，李苏龙等.多重pcr方法快速检测4种主要致腹泻性大肠埃希菌［j］.微生物学杂志，2010，30，（3） ：25-29.

［21］索标，汪月霞，艾志录.食源性致病菌多重分子生物学检测技术研究进展［j］.微生物学杂志，2010，30，（6）：71-75

［22］朱晓娥，袁耿彪.基因芯片技术在基因突变诊断中的应用及其前景［j］.重庆医学，2010，（22）：3128-3131.

［23］陈彦闯，辛明秀.用于分析微生物种类组成的微生物生态学研究方法［j］.微生物学杂志，2009，29，（4）：79-83.

［24］王大勇，方振东，谢朝新等.食源性致病菌快速检测技术研究进展［j］.微生物学杂志，2009，29，（5）：67-72.

生物信息学方向范文第4篇

一、前言

生物信息学（Bioinformatics）是随着现代生命科学的发展而兴起的交叉学科，旨在为生物学研究提供信息处理的支撑，从海量数据中挖掘生物信息，实现对生命科学问题的研究。生物信息学包含了对核酸和蛋白质的序列和结构信息的获取、处理、存储、分布、分析和解释等各个方面的分析研究，是通过综合利用生物学、计算机科学和信息技术等手段，来认识生命的起源、进化、遗传和发育的本质，揭示海量数据中蕴含的生命奥秘或生物学内在规律的一门科学[1]。随着测序技术的不断发展，人类与其他物种基因组计划相继实施和完成，产生了海量的数据，尤其是近年来的各种组学数据，如蛋白质组、代谢组、基因组、转录组等生物学数据，生物信息学将在解读基因组序列中的功能信息等方面发挥巨大的作用[2]。

二、生物信息学课程开展的现状

生命科学的迅猛发展、生物技术在社会发展中的应用越来越广泛，例如产前诊断、遗传并筛查、肿瘤靶向治疗等生物信息学相关的医学应用，生物信息学的作用和地位也越来越重要。研究机构和高等院校，特别是息息相关的医学院校，迫切需要通过各种形式的教学，系统地培养新的复合型研究力量的医学工作者。因此，医学院校针对医学相关学生开展与其专业紧密结合的生物信息学课程已经成为必然趋势[3]。目前，国内许多医学院校相继开设了生物信息学课程，将生物信息学作为必修或者选修课程。由于生物信息课程教学尚处于刚刚起步的探索阶段，尚未形成一个完整的课程建设体系，再加上生物信息学研究的范围广、相关数据与分析工具资源繁多、涉及多学科知识尚缺乏系统成熟的理论方法，正处在迅速发展中等一系列特点，如何开展生物信息学教学尚有待探索。因此，生物信息学课程的教育理念、教学内容、方式和方法等迫切需要根据自身专业特点，科学确立教学目标，及时系统地总结规划教学内容，探索和改革教学方法，以适应医学专业背景学生的学习，对于促进医学生自身综合素质的提高有重要意义。本文结合南京医科大学本科学生（主要为医学相关专业学生，非生物信息学专业学生）开展的生物信息学课程进行调研和改进，对该课程的学生的反馈意见及各教研室教师的建议进行了深入分析。本着以学生需要为原则，针对学生的专业背景，适当调整教学内容和方法，理论教学与上机实践有机结合，侧重将生物信息学的思维融入解决生物医学的问题，行成一套完整的、合理可行的医学生物信息学课程理论、实验教学方案。进而达到专业与课程相结合，激发学生的学习兴趣，从而达到较好的教学效果。

三、教学内容及方法的具体实践

（一）针对医学专业学生，优化教学内容

生物信息学作为一门发展迅猛的多学科交叉的前沿学科，理论、研究方法、研究内容尚在不断完善和更新中，其内容繁多复杂，更需要进行精心的选择裁剪和编排组织，才能在有限的时间内实现既定的教学目标，使学生学习到有用的知识。教学中应充分结合当前研究前沿和进展、时刻更新教学内容，更应该根据学生的不同专业背景适当调整教学内容和教学方法。在医学院校中，更要针对不同专业及背景的学生，制订具有专业特色的教学大纲。教学应以学生的需求为前提，结合不同专业背景、就业选择方向，调整培养方案和优化授课内容，以满足他们的需求，使学生能够学有所用。比如，针对临床专业的学生，生物信息学教学应该偏重医学研究中的方法和成果，本科教学注重转化医学、生物技术应用成果的普及，研究生教学注重利用生物信息手段和方法解决科研学习中遇到的实际问题；而针对法医专业的学生，教学应该偏重新一代高通量测序技术的原理、数据分析、结果意义等方面。针对目前医学院校中研究方向多元化的背景，强调教学与科研共促进，通过科研时刻关注、追踪学科前沿，将最新的研究成果和在医学上的应用展示给学生，丰富教育资源，使学生能在其他课程的学习时学以致用，从而高质量的完成教学任务。生物信息学亦是众多科学研究工作中强有力的必不可少的研究手段，教学反过来也可促进科研的进一步开展和深入。因此，教学和科研相结合，可以拓宽知识面，全面了解生物信息学和相关学科最新进展，不断为科研提供新的思路，不断的完善生物信息学教学体系。只有坚持教学与科研同时进行、并紧跟科学前沿，并做到及时纳入最新的研究成果，更新教学内容，才能给予学生高质量的前沿教学[4]。

（二）基于计算机的实验教学，锻炼动手能力

在生物信息学教学中，计算机实践教学是不可缺少的部分，理论和实践的有机结合才能达到更好的教学效果。只有亲自动手进行生物数据的分析，学生才能建立一个感官的、多方面的认识。优化上机内容、改进上机教学方法，使得理论知识在上机教学中可以得到实现，实际操作充分理解理论课内容，由此激发学生动手实践的激情和信心，更好地掌握知识。所以在生物信息的教学中，上机实验课程应该占据较大的比例，并通过生动的课堂练习培养学生的兴趣。实验课内容的设计应该考虑医学相关专业学生的背景，根据医学问题作为出发点，以如何解决这些问题作为主线设计课程。所以，通过了解当前医生常用的科研手段或当前医院正在开展的临床检测项目，设计相关实验课程、增加应用性实践教学，并结合最新研究成果和基础到临床应用的实例、以及项目原理及优缺点，可以调动学生学习的主动性。例如，针对临床专业开展常用的生存分析的原理和分析流程的实践教学；针对法医专业，开展常用的STR（短串联重复序列）作为亲权鉴定标志物的序列特点和可视化的教学等。另外，生物信息学本身是多学科交叉融合，知识面广而杂，其相关数据库资源，以及生物信息学工具、算法和软件等均更新迅速。在理论教学中，授课教师时刻密切关注学科发展前沿、并将最新研究成果及学术发展动态，而在实验课授课中，更应该注重教会学生，充分利用互联网资源，独立开展课题、综合分析、解决问题。例如，?榱耸寡?生了解当前网络数据共享的环境下，如何从网上搜索网络资源、下载数据，我们下载了多种不同类型的数据，包括测序数据、芯片数据、注释数据等，然后再从实际数据出发上机操作，介绍分析的方法和工具。

四、生物信息在医学相关专业的应用

基础科研成果的积累逐渐带来了临床应用的突破，而生物信息学的技术和数据在临床应用的重要性也愈加重要。目前，医疗上的应用主要有生育健康、遗传病检测、传染病药物研发、肿瘤诊断及治疗等几大方面[5]。2014年7月国家卫生计生委承认基因测序技术在产前诊断的应用，批准了基因测序诊断产品的上市，2015年3月27日，国家卫生计生委医政医管局又通过了第一批肿瘤诊断与治疗项目高通量基因测序技?g临床试点单位。一些大型医院已经把基因诊断作为患者必需的诊断项目，特别是产前无创诊断，很多医院也正在筹建基因检测中心。目前国内每年新增癌症患者300万人左右，且发病率呈上涨趋势，肿瘤的基因检测和靶向治疗已经成为提高肿瘤治疗效果的一条重要途径。产前诊断和精准医疗的飞速发展所带来的巨大临床应用，亟需懂临床一线的医生了解前沿科技、懂生物信息、会临床应用。根据市场反馈的情况，未来基因检测在临床上应用所占比例会越来越大，医学工作者对生物信息知识的需求也越来越高。

生物信息学方向范文第5篇

关键词：生物信息学 课堂教学 实验教学 现代教育技术

前言

生物信息学(Bioinformatics)是一门新兴的交叉学科。广义地说，生物信息学从事对生物信息的获取、加工、储存、分配、分析和解释，并综合运用数学、计算机科学和生物学工具，以达到理解数据中的生物学含义的目标［1］。其含义是双重的:一是对海量数据的收集、整理与服务，即管理好这些数据;二是从中发现新的规律，也就是使用好这些数据。以1987年出现Bioinformatics这一词汇为标志，生物学已不再是仅仅基于试验观察的科学。伴随着21世纪的到来，生物学的重点和潜在的突破点已经由20世纪的试验分析和数据积累，转移到数据分析及其指导下的试验验证上来。生物信息学作为一门学科被广泛研究的根本原因，在于它所提供的研究工具对生物学发展至关重要，因此成为生命科学研究型人才必须掌握的现代知识。今天的实验生物学家，只有利用计算生物学的成果，才能跳出实验技师的框架，作出真正创新的研究。现在基因组信息学和后基因组信息学资源已经成了地球上全人类的共同财富。如何获取和利用基因组和后基因组学提供的大量信息，如何具有享用全人类共有的资源的初步能力，成了当今世纪生命科学学生必须掌握的基本技术和知识以及必须具有的初步能力［2］。

生物信息学以互联网为媒介，数据库为载体，利用数学知识、各种计算模型，并以计算机为工具，进行各种生物信息分析，以理解海量分子数据中的生物学含义。区别于其他生命科学课程，其在教学过程中要求有发达的互联网和计算机作为必备条件。调查显示国内高校都已建立校园网，其中拥有1000M主干带宽的高校已占调查总数的64.9%，2005年一些综合类大学和理工类院校已率先升级到万兆校园网［3］，这些都为生物信息学课程在高校开设提供了良好的物质基础。该门课程与现代网络和信息技术密不可分，在教学工作中充分利用现代教育技术较其他课程更具优势。另外，该门课程尚未完全形成成熟的课程体系，为教师学习借鉴先进的教育思想与教学实践经验，在各方面尝试教学改革提供了广阔的空间。

1 课堂教学

生物信息学主要以介绍原理、方法为主，深入浅出，注重知识更新。课堂讲授以介绍生物信息学的相关算法、原理、方法为主，而这也是教学的重点和难点。在教学中对于这部分内容应遵循深入浅出、避繁就简的原则，结合具体实例分析算法，避免空洞复杂的算法讲解，以免学生觉得枯燥乏味、晦涩难懂，产生畏惧心理，望而生畏;注重讲解算法的思想和来龙去脉，让学生真正掌握解决问题的思路，培养其科学思维能力，并采用探讨式教学鼓励学生思考，通过讨论与研究的方式循序渐进地掌握复杂的内容，介绍相关的教学和物理学知识，使学生充分体会到生物信息学与其他学科的关系及其他学科的思想方法对于生物科学的重要性，培养其自觉地将其他学科的方法和思想应用于解决生物学问题的科学素质。在教学工作中教师必须能够紧跟学科发展方向，随时进行知识更新，了解最新的前沿动态，掌握新方法，将最新的知识和方法教给学生。同时，也要在教学中鼓励学生通过各种途径自觉地关注学科发展动态，拓宽知识面，培养其自学能力和创新意识。

2 充分利用现代化教育技术，采用启发式教学

目前，高等院校在教室内配备的多媒体投影播放系统促进了多媒体教学的广泛应用。生物信息学采用多媒体教学是适应学科特点、提高教学效果和充分利用现代化教育技术的一项基本要求。作为生物信息学教学的基本模式，多媒体教学使讲解的内容更加直观形象，尤其是对于具体数据库的介绍以及数据库检索、数据库相似性搜索、序列分析和蛋白质结构预测等内容涉及的具体方法和工具的讲解，可以激发学生的学习兴趣，加深学生对知识的理解和掌握，提高学生理论与实践相结合的能力。同时，由于生物信息学依赖于网络资源和互联网上的分析工具和软件，教室内的多媒体计算机连接到互联网，极大地提高了教学效果。但在实际教学中发现，多媒体教室也有局限性，学生主要以听讲为主，不能及时实践，教师讲解与学生实践相脱节，如果将生物信息学课程安排在计算机房内进行，并采用多媒体电子教室的教学方式，就可以解决上述问题。在教学中采用启发式教学，可为学生建立教学情景，学生通过与教师、同学的协商讨论、参与操作，能够发现知识、理解知识并掌握知识。

3 采用讲、练做一体化的教学模式，注重学生实践能力的培养

生物信息学课堂教学应积极学习借鉴职业培训和计算机课程教学中讲、练、做一体化的教学模式，在理论教学中增加实训内容，在实践教学中结合理论讲授，改变传统的以教师为中心、以教材和讲授为中心的教学方式。根据教学内容和学生的认知规律，应灵活地采用先理论后实践或先实践后理论或边理论边实践的方法，融生物信息学理论教学与实践操作为一体，使学生的知识和能力得到同步、协调、综合的发展。

通常可采用先讲后练的方法，即首先介绍原理、方法，之后设计相关的实训内容让学生上机实践。对于操作性内容和生物信息分析的方法和工具的讲解可采取进行实际演示的方法，教师边讲解边示范，学生在听课时边听讲、边练习，或者教师讲解结束后学生再进行练习。理论与实践高度结合，可充分发挥课堂教学的生动性、直观性，加深学生对知识的理解，培养和提高学生的实践操作能力。

4 优化生物信息学实验教学内容，发挥网络教学优势

生物信息学实验教学主要是针对海量生物数据处理与分析的实际需要，培养学生综合运用生物信息学知识和方法进行生物信息提取、储存、处理、分析的能力，提高学生应用理论知识解决问题的能力和独立思考、综合分析的能力。

生物信息学实验教学内容的选择与安排应按照循序渐进的原则，针对特定的典型性的生物信息学问题设计，以综合性、设计性实验内容为主，明确目的要求，突出重点，充分发挥学生的主观能动性和探索精神，以激发学生学习的主动性和创造性为出发点，加强学生创新精神和实验能力的培养。生物信息学实验教学以互联网为媒介、计算机为工具，全部在计算机网络实验室内完成。在教学中，充分利用网络的交互特点实现信息技术与课程的结合。教师通过电子邮件将实验教学内容、实验序列、工具等传递给学生，学生同样通过电子邮件将实验报告、作业、问题和意见等反馈给教师，教师在网上批改实验报告后将成绩和评语发送给学生，让学生及时了解自己的学习情况。教师可以通过网上论坛、聊天室和及时通讯工具QQ、MSN等对学生的实验进行指导，与其讨论问题等。网络环境下的生物信息学实验教学不仅能提高学生的学习兴趣，给学生的学习和师生的互动带来极大的方便，提高教师的工作效率，而且可以及时了解掌握学生的学习情况，有利于教师不断调整教学方案，达到更好的教学效果。

5 生物信息学采用无纸化考试，加强实践能力考核

生物信息学主要是学习利用互联网、计算机和应用软件进行生物信息分析的基本理论和基本方法。考试重点是考查学生对生物信息分析的基本方法和技能的掌握程度和对结果的分析解释能力。因此，在生物信息学考试中可尝试引入实践技能考试，通过上机实践操作重点考核学生知识应用能力。实践技能考试采用无纸化考试方式，学生在互联网环境下，对序列进行生物信息分析并对结果进行解释，不仅可考查学生对基本知识和基本原理的掌握，而且可考查学生进行生物信息分析的实际能力和分析思考能力。通过实践技能考试，淡化理论考试，克服传统的死记硬背，可促进学生注重提高理论用于实践的综合能力，同时可更有效地提高学生计算机应用能力。学生成绩评定大部分是以学生的考试成绩为主，难以对学生的学习情况和学习过程作全面地评价。因此，除采用实践技能考试并将其作为学生成绩的主要部分外，还应加强对学生平时学习态度、学习能力、创新思维等方面的考查。

总之，生物信息学教学是网络环境下生物教学的全新内容。上述教学措施提高了学生的学习积极性、实践操作能力、解决实际问题的综合应用能力及创新能力，收到了良好的教学效果，得到了学生的普遍欢迎，具有较强的可操作性和实践性。在今后的教学实践中，教师自身素质的提高和进一步的教学改革，将会不断完善生物信息学教学，培养具有跨越生命科学、信息科学、数理科学等不同领域的“大科学”素质和意识的生物信息学人才。

参考文献:

[1]赵国屏等.生物信息学[M].科学出版社，2002.